
# Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：
import os
print('Process (%s) start...' % os.getpid())

# Only works on Unix/Linux/Mac:
# 由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。由于Mac系统是基于BSD（Unix的一种）内核，所以，在Mac下运行是没有问题的，推荐大家用Mac学Python！
pid = os.fork()

if pid == 0:
    print('I am child process ($s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

# multiprocessing
# 由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。
# multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
def run_proc(name):
    print('Run Child process (%s) (%s)...' % (name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    # 创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()
    # join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。
    p.join()
    print('Child process end.')


# 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
if __name__ == '__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    # 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
    p.close()
    p.join()
# 请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。
# 如果改成：p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

# 很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
# subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。
import subprocess
print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)

# 如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法输入：
print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:', p.returncode)
# 上面的代码相当于在命令行执行命令nslookup，然后手动输入：
# set q=mx
# python.org
# exit

# Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
# Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
# 我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    print('Process to write: %s' % os.getpid())
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print('Put %s to queue...' % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    print('Process to read: %s' % os.getpid())
    while True:
        value = q.get()
        print('Get %s from queue...' % value)
if __name__ == '__main__':
    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw，写入:
    pw.start()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    pr.terminate()

# 在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。
# 由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，
# 所有，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了。
